MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392582475 · doi:10.56597/kausbed.1380242

ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNDE GÖÇMENLERE YÖNELİK OLUMSUZ TUTUMUN, EMPATİ VE GELECEK KAYGISI AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ

2024· article· tr· W4392582475 sur OpenAlexaboutno aff
İlker Aktürk, Burak Acar, Hakan Karaman, Orhan Koçak

Notice bibliographique

RevueKafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi · 2024
Typearticle
Languetr
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu araştırmada, üniversite öğrencilerinde göçmenlere yönelik olumsuz tutum yan etkilerinin incelenmeye çalışılmıştır. Bu bağlamda, gelecek kaygısı ve empatinin göçmenlere yönelik olumsuz tutumu nasıl etkilediği araştırılmıştır. Araştırma nicel yöntemler kullanılarak yapılmıştır. Kartopu örnekleme yöntemi kullanılarak, 656 üniversite öğrencisine ulaşılmıştır. Araştırmada, Üniversite Öğrencileri İçin Gelecek Kaygısı Ölçeği, Göçmenlere Yönelik Olumsuz Tutum Ölçeği ve Toronto Empati Ölçeği kullanılmıştır. Ölçeklerden elde edilen veriler, çok boyutlu regresyon analizi ile analiz edilmiştir. Elde edilen veriler doğrultusunda, Toronto Empati Ölçeği’nden alınan puanlar ile Göçmenlere Yönelik Olumsuz Tutum Ölçeği’nden alınan puanlar arasında negatif yönde anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Göçmenlere Yönelik Olumsuz Tutum Ölçeği’nden alınan puanlar ile Gelecek Kaygısı Ölçeği’nden alınan puanlar arasında ise pozitif yönde anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Regresyon analizi için empati, gelecek kaygısı, cinsiyet, eğitim durumu ve göçmenlerin ülkemizdeki istihdama negatif yönde katkı yaptığı düşüncesi gibi değişkenlerden oluşan değişkenlerinden oluşan bir model kurulmuştur. Yapılan analiz sonucunda, modelin anlamlı sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu bağlamda, katılımcıların eğitim düzeyi ve empatik tutumları arttıkça göçmenlere yönelik olumsuz tutumları azalma göstermektedir. Katılımcıların gelecek kaygıları arttıkça ve göçmenlerin ülkemizdeki istihdama negatif katkı sağladığı düşüncesi arttıkça göçmenlere yönelik olumsuz tutum artış göstermektedir. Sonuçlar cinsiyete göre anlamlı şekilde farklılaşmaktadır. Kadınların göçmenlere yönelik daha az olumsuz tutumlar içerisinde olduğu görülmüştür. Bu bağlamda değerlendirildiğinde, göçmenlere yönelik olumsuz tutumun azaltılması için empatik becerilere ve göç konusunda daha fazla yer veren müfredat programlarına ihtiyaç duyulduğu düşünülmektedir. Katılımcıların gelecek kaygıları, yalnızca içsel bir süreçten değil, sosyal ve politik etkenlerden de etkilendiği ve makro değişkenlere müdahale edilebilmesinin zorluğu değerlendirildiğinde, katılımcıların kaygı, korku gibi içsel uyaranlarla birlikte yaşamlarına devam edebilmelerini sağlayacak beceriler edinmeleri, göçmenlere yönelik olumsuz tutumu azaltıcı bir etki doğurabilir.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,039

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü DergisiMême sujetEmotional Intelligence and PerformanceTravaux en français237 207